标签:#AI(32 篇)
让 GPT5.6 生成高尔夫游戏,结果给了我这个?
披着高尔夫皮的台球?
不过好像还蛮好玩的...
试玩地址:
https://eeg1412.github.io/wikimoe-blog-archive/web_demo/ai_game/gpt5.6_sol_golf.html
披着高尔夫皮的台球?
不过好像还蛮好玩的...
试玩地址:
https://eeg1412.github.io/wikimoe-blog-archive/web_demo/ai_game/gpt5.6_sol_golf.html
尝试让新出的GPT 5.6制作了一个图片压缩的小工具。
使用了electron构筑。
可以在windows电脑上直接打开使用。
恭喜你的电脑又多了一个chrome。
地址:https://github.com/eeg1412/blog-image-compression-tool
使用了electron构筑。
可以在windows电脑上直接打开使用。
恭喜你的电脑又多了一个chrome。
地址:https://github.com/eeg1412/blog-image-compression-tool
让AI写了个将三星手机拍摄的JPG Gain Map格式的照片转成压缩率更高的AVIF Gain Map格式的NPM包。
地址为:https://www.npmjs.com/package/libavif-with-gainmap
这样一定程度上能更快捷的管理HDR照片。
不过问题也是有的,比如服务器贫瘠的性能处理大尺寸的AVIF照片还是有点吃力的。
大照片一张大概需要30秒的样子...不知道还有没有优化的空间。
如果设备支持的话,示例图点击就能看到HDR效果啦!
地址为:https://www.npmjs.com/package/libavif-with-gainmap
这样一定程度上能更快捷的管理HDR照片。
不过问题也是有的,比如服务器贫瘠的性能处理大尺寸的AVIF照片还是有点吃力的。
大照片一张大概需要30秒的样子...不知道还有没有优化的空间。
如果设备支持的话,示例图点击就能看到HDR效果啦!
今日AI趣事
我说:源文章有 2 个 label,你只显示了 1 个。
Claude 说:那你一定选择的是当前文章。
我说:不是。
Claude 问:你来源选择的是源文章还是当前文章?
我说:源文章。
Claude 说:好的,那我改成不管你选哪个来源,我都显示源文章。
我说:不对,应该按照选择的来源显示。
Claude 说:不应该擅自修改,我还原代码。
我说:你还原代码,那不就 bug 还在?
Claude 又说:那你一定选择的是当前文章。
我说:不是。
Claude 又问:你来源选择的是源文章还是当前文章?
我说:源文章。
Claude 又说:好的,那我改成不管你选哪个来源,我都显示源文章。
我沉默了……
我说:源文章有 2 个 label,你只显示了 1 个。
Claude 说:那你一定选择的是当前文章。
我说:不是。
Claude 问:你来源选择的是源文章还是当前文章?
我说:源文章。
Claude 说:好的,那我改成不管你选哪个来源,我都显示源文章。
我说:不对,应该按照选择的来源显示。
Claude 说:不应该擅自修改,我还原代码。
我说:你还原代码,那不就 bug 还在?
Claude 又说:那你一定选择的是当前文章。
我说:不是。
Claude 又问:你来源选择的是源文章还是当前文章?
我说:源文章。
Claude 又说:好的,那我改成不管你选哪个来源,我都显示源文章。
我沉默了……
之前因为太忙停更了活动页面。
现在用AI半自动收集整理活动,再也不怕没时间更新啦!
而且量大管饱,唯一的缺点是暂时还不知道怎么安全整理图文。
AI整理的活动:https://eeg1412.github.io/wikimoe-blog-archive/page/event?year=2026&month=6
现在用AI半自动收集整理活动,再也不怕没时间更新啦!
而且量大管饱,唯一的缺点是暂时还不知道怎么安全整理图文。
AI整理的活动:https://eeg1412.github.io/wikimoe-blog-archive/page/event?year=2026&month=6
Deepseek v4 pro 在翻译成日语和韩语的时候总是会出现几个乱码。仅限pro,flash没有这个问题,非常奇怪。但是英语和繁体中文目前没有发现这个问题。难道是其它语言语料不足,训练不到位导致的吗?
AI趣事分享。
最近让AI写代码的时候,由于接口文档遗漏了一个字段。但是功能上需要这条数据。又因为我在提示词中禁止兜底。
于是AI在一个不起眼的角落里写了一个猜字段工厂函数。根据命名习惯,排列组合几十种可能的字段名。硬是猜对了,能正常运行。
真的服了😅
最近让AI写代码的时候,由于接口文档遗漏了一个字段。但是功能上需要这条数据。又因为我在提示词中禁止兜底。
于是AI在一个不起眼的角落里写了一个猜字段工厂函数。根据命名习惯,排列组合几十种可能的字段名。硬是猜对了,能正常运行。
真的服了😅
重新整理了一遍博客自动化翻译流程。
现在大致的流程如下:
输入内容
-> 专有名词抽取
-> AI 知识库译名确认
-> 联网检索与译名校对
-> 内容翻译
-> 目标语言封面图生成
-> 审核预览生成
-> 最终交付
效果可以查看以下博文:
https://eeg1412.github.io/wikimoe-blog-archive/en-US/post/b-tet73zn0
https://eeg1412.github.io/wikimoe-blog-archive/ja-JP/post/b-tet73zn0
https://eeg1412.github.io/wikimoe-blog-archive/zh-HK/post/b-tet73zn0
https://eeg1412.github.io/wikimoe-blog-archive/ko-KR/post/b-tet73zn0
现在大致的流程如下:
输入内容
-> 专有名词抽取
-> AI 知识库译名确认
-> 联网检索与译名校对
-> 内容翻译
-> 目标语言封面图生成
-> 审核预览生成
-> 最终交付
效果可以查看以下博文:
https://eeg1412.github.io/wikimoe-blog-archive/en-US/post/b-tet73zn0
https://eeg1412.github.io/wikimoe-blog-archive/ja-JP/post/b-tet73zn0
https://eeg1412.github.io/wikimoe-blog-archive/zh-HK/post/b-tet73zn0
https://eeg1412.github.io/wikimoe-blog-archive/ko-KR/post/b-tet73zn0
近两周一直在搭配 AI 创建 维基萌 的附属多语言翻译站的代码。
现在已经有一些成果了,有兴趣的话可以访问以下链接查看:
https://eeg1412.github.io/wikimoe-blog-archive/ja-JP
https://eeg1412.github.io/wikimoe-blog-archive/en-US
https://eeg1412.github.io/wikimoe-blog-archive/zh-HK
翻译站的核心理念是只读维基萌的数据,并创建副本和翻译版。
接入了最新的 DeepSeek v4 对内容进行翻译。
翻译一篇文章的成本大约在几分钱人民币,还是很划算的!
目前来看运转良好。就是还无法完全自动化,原因主要是以下2点:
1.专有名词的翻译。
2.封面图的文字。
现状需要我通过带有搜索功能的AI先整理一遍名词的翻译,然后再以此次任务的提示词的形式将数据注入完成的。
虽然这套流程也可以用AI完成,但是考虑到不稳定性,还是需要我来人工质检一遍。
封面图的文字问题,这个其实接入OpenAI的 API 可以解决,但是现状还需要评估一下。
现在已经有一些成果了,有兴趣的话可以访问以下链接查看:
https://eeg1412.github.io/wikimoe-blog-archive/ja-JP
https://eeg1412.github.io/wikimoe-blog-archive/en-US
https://eeg1412.github.io/wikimoe-blog-archive/zh-HK
翻译站的核心理念是只读维基萌的数据,并创建副本和翻译版。
接入了最新的 DeepSeek v4 对内容进行翻译。
翻译一篇文章的成本大约在几分钱人民币,还是很划算的!
目前来看运转良好。就是还无法完全自动化,原因主要是以下2点:
1.专有名词的翻译。
2.封面图的文字。
现状需要我通过带有搜索功能的AI先整理一遍名词的翻译,然后再以此次任务的提示词的形式将数据注入完成的。
虽然这套流程也可以用AI完成,但是考虑到不稳定性,还是需要我来人工质检一遍。
封面图的文字问题,这个其实接入OpenAI的 API 可以解决,但是现状还需要评估一下。
试用了 GitHub Copilot 的 Opus 4.7,整体体验并不理想。
我拿一个从零开始的工具类项目做测试,前后尝试了 5 次,竟然有 3 次直接被拒绝。理由都是认为这个项目需要团队投入数周甚至数月,超出了 AI 能完成的范围。但实际上,这个项目代码量最多也就一万行左右,我一个人一个周末完全可以完成。
这种“直接拒绝”的处理方式确实有些过头,系统级提示词到底是如何设计的?类似情况在 4.6 版本中从未出现过。当初难度更高的项目(比如维基萌公会)都能被耐心完成。
在我不断调整提示词、强烈要求之后,有 2 次成功执行,但结果质量依然不尽如人意,问题包括但不限于:
功能缺失、逻辑遗漏
声称“已完成”,但实际并未完成
无视我提供的前端代码,自行重新实现
在一个表单中,将多个字段通过遍历逐个提交的低效做法
这些问题,本质上更像是思考深度不足导致的。相比之下,Github Copilot 版的 4.6 思考深度是高,而 4.7 是中。
总体来说,4.7 在价格提升数倍的情况下,却带来了明显下降的体验,难免让人失望。更何况还强制下架了 4.6,以“升级”为名降低成本,这种做法确实难以令人认同。
我拿一个从零开始的工具类项目做测试,前后尝试了 5 次,竟然有 3 次直接被拒绝。理由都是认为这个项目需要团队投入数周甚至数月,超出了 AI 能完成的范围。但实际上,这个项目代码量最多也就一万行左右,我一个人一个周末完全可以完成。
这种“直接拒绝”的处理方式确实有些过头,系统级提示词到底是如何设计的?类似情况在 4.6 版本中从未出现过。当初难度更高的项目(比如维基萌公会)都能被耐心完成。
在我不断调整提示词、强烈要求之后,有 2 次成功执行,但结果质量依然不尽如人意,问题包括但不限于:
功能缺失、逻辑遗漏
声称“已完成”,但实际并未完成
无视我提供的前端代码,自行重新实现
在一个表单中,将多个字段通过遍历逐个提交的低效做法
这些问题,本质上更像是思考深度不足导致的。相比之下,Github Copilot 版的 4.6 思考深度是高,而 4.7 是中。
总体来说,4.7 在价格提升数倍的情况下,却带来了明显下降的体验,难免让人失望。更何况还强制下架了 4.6,以“升级”为名降低成本,这种做法确实难以令人认同。
Github Copilot 停止了新用户注册,并且下架了opus4.6,还增加了用户的每周使用限制。
看来面向个人用户的AI好时代提前结束了?
看来面向个人用户的AI好时代提前结束了?
让AI生成了一个记账网页应用。
完全按照我自己的需求定制的记账应用。当然也有一定的通用性。
支持响应式布局,所以手机也能用。
本人只贡献了需求和修改了一丢丢UI体验。
成品还是很满意的,看来AI时代,小工具根本不需要下什么APP了。
直接自己定制应用的好时代来了呀!
项目地址:https://github.com/eeg1412/wikimoeBookkeeping
※截图是测试数据,不是我发财了。
完全按照我自己的需求定制的记账应用。当然也有一定的通用性。
支持响应式布局,所以手机也能用。
本人只贡献了需求和修改了一丢丢UI体验。
成品还是很满意的,看来AI时代,小工具根本不需要下什么APP了。
直接自己定制应用的好时代来了呀!
项目地址:https://github.com/eeg1412/wikimoeBookkeeping
※截图是测试数据,不是我发财了。
用几乎纯 AI 写维基萌公会联盟这款游戏也有段时间了,可以分享一些 AI 写项目的心得了。
先说结果,现阶段面向个人的几大 AI 模型用来开发个人小项目,实现个人的一些想法是够用的。但是用在商业项目还有待商榷。
目前用下来的问题包括但不仅限于:
· 不会总结需求功能中哪些函数或者组件应该共通化,同样的功能写的到处都是。
· 由于上面的问题,修改BUG的时候经常只会改一处就觉得自己解决问题了。
· AI 有时候倾向掩盖问题而不是解决问题。比如有几次指挥解决日志中的错误,结果 AI 选择遇到此类问题不输出日志。
· 受到上下文最大输入限制,现在的 AI 是以总结交接的形式将前面的信息传递到下一任 AI ,这就导致了一旦发生交接,这段代码质量会急剧下降。
· 不约束代码习惯的时候,AI 更倾向写可读性很差的语法糖。
· UI交互设计不加详细描述就会写的一团糟。
· 游戏玩法设计幻觉严重。
当然优点也有很多。最大的优点就是减少了我自己的心智负担。并且用自己的描述成功让 AI 完美实现时的成功感。我现在算是明白为什么那么多人喜欢玩抽卡游戏了。
先说结果,现阶段面向个人的几大 AI 模型用来开发个人小项目,实现个人的一些想法是够用的。但是用在商业项目还有待商榷。
目前用下来的问题包括但不仅限于:
· 不会总结需求功能中哪些函数或者组件应该共通化,同样的功能写的到处都是。
· 由于上面的问题,修改BUG的时候经常只会改一处就觉得自己解决问题了。
· AI 有时候倾向掩盖问题而不是解决问题。比如有几次指挥解决日志中的错误,结果 AI 选择遇到此类问题不输出日志。
· 受到上下文最大输入限制,现在的 AI 是以总结交接的形式将前面的信息传递到下一任 AI ,这就导致了一旦发生交接,这段代码质量会急剧下降。
· 不约束代码习惯的时候,AI 更倾向写可读性很差的语法糖。
· UI交互设计不加详细描述就会写的一团糟。
· 游戏玩法设计幻觉严重。
当然优点也有很多。最大的优点就是减少了我自己的心智负担。并且用自己的描述成功让 AI 完美实现时的成功感。我现在算是明白为什么那么多人喜欢玩抽卡游戏了。
用 AI 写了一个放置类的网页游戏
游戏地址:https://guild.wikimoe.com/game/home
总成本大约40美元。
我提供了框架选用、游戏玩法、数值设定。从结果来看,属于能跑,但是基于幻觉的BUG应该还有不少。
因为是测试阶段,未来可能会删库重构。
游戏本身其实是当年维基萌抽卡时期构思的玩法,后来因为种种原因鸽了好几年。
不过现在有了 AI 可以实现当年的玩法了。
游戏地址:https://guild.wikimoe.com/game/home
总成本大约40美元。
我提供了框架选用、游戏玩法、数值设定。从结果来看,属于能跑,但是基于幻觉的BUG应该还有不少。
因为是测试阶段,未来可能会删库重构。
游戏本身其实是当年维基萌抽卡时期构思的玩法,后来因为种种原因鸽了好几年。
不过现在有了 AI 可以实现当年的玩法了。
做了个基于Gemini的日语翻译和学习的工具。
工具会把文字或者图片翻译成中文,并且对语法和单词做讲解。
最后还会自动总结归纳里面的单词加入生词本。
妈妈再也不用担心我看日文小说和漫画遇到生僻词啦!
项目地址:https://github.com/eeg1412/gemini-japanese-learn
工具会把文字或者图片翻译成中文,并且对语法和单词做讲解。
最后还会自动总结归纳里面的单词加入生词本。
妈妈再也不用担心我看日文小说和漫画遇到生僻词啦!
项目地址:https://github.com/eeg1412/gemini-japanese-learn
将博客端的Nuxt版本从3升级到了4。
按照官方的升级教程走非常顺利的就升到了4。唯一的问题就是会报弃用警告,不知道是Nuxt UI导致的还是本体导致。跑了跑,发现没什么问题就上到维基萌上了。
中途想把Nuxt UI也从2升级4。但是一直没成功,按照官方教程走,结果Tailwindcss虽然安装了但是一直没生效,就退回到2的最新版了。
但是2的最新版也有点问题,就是编译时间加倍,这个问题4也有。如果继续用老版本的UI吧,提示不兼容当前Nuxt,进退两难。
按照官方的升级教程走非常顺利的就升到了4。唯一的问题就是会报弃用警告,不知道是Nuxt UI导致的还是本体导致。跑了跑,发现没什么问题就上到维基萌上了。
中途想把Nuxt UI也从2升级4。但是一直没成功,按照官方教程走,结果Tailwindcss虽然安装了但是一直没生效,就退回到2的最新版了。
但是2的最新版也有点问题,就是编译时间加倍,这个问题4也有。如果继续用老版本的UI吧,提示不兼容当前Nuxt,进退两难。
昨天让 AI 以代理模式写代码。
当写到 tailwindcss ,AI用了@apply,但是一直出错。
于是 AI 觉得是 4.x 版本的问题,擅自把项目的 tailwindcss 版本降级了😂。
这个逻辑到底是跟谁学的啊?
当写到 tailwindcss ,AI用了@apply,但是一直出错。
于是 AI 觉得是 4.x 版本的问题,擅自把项目的 tailwindcss 版本降级了😂。
这个逻辑到底是跟谁学的啊?





















































